Вопросы с тегом «r»

Я анализировал некоторые данные с использованием линейного моделирования смешанных эффектов в R. Я планирую сделать плакат с результатами, и мне было просто интересно, может ли кто-нибудь, имеющий опыт работы с моделями смешанных эффектов, предложить, какие графики использовать для иллюстрации результатов модель. Я думал об остаточных графиках, графике подгоночных значений против …

13 r  data-visualization  mixed-model 

Если в формуле glm используется факторная переменная (например, пол с уровнями M и F), то создаются фиктивные переменные, которые можно найти в сводке модели glm вместе с соответствующими коэффициентами (например, полM) Если вместо того, чтобы полагаться на R для разделения коэффициента таким образом, коэффициент кодируется в виде последовательности числовых переменных …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

Мне нужно оценить базовую функцию риска λ0( т )λ0(T)\lambda_0(t) в зависящей от времени модели Кокса λ ( t ) = λ0( т ) опыт( Z( т )'β)λ(T)знак равноλ0(T)ехр⁡(Z(T)'β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Хотя я проходил курс «Выживание», я помню, что прямая производная функции кумулятивной опасности ( ) не была бы хорошей …

13 r  survival  cox-model 

Если бы меня интересовало согласование двусторонних взаимодействий между линейной объясняющей переменной и другой объясняющей переменной b, которая имеет квадратичную связь с зависимой переменной y , мне бы пришлось включить как взаимодействие с квадратичным компонентом, так и взаимодействие с линейным компонент в модели? Например: y ∼ a + b + b …

13 r  regression  model-selection 

Извините, если это новый вопрос; Я пытаюсь научить себя статистике в первый раз. Я думаю, что у меня есть базовая процедура, но я изо всех сил пытаюсь выполнить ее с R. Итак, я пытаюсь оценить значимость коэффициентов регрессии в множественной линейной регрессии формы y^=Xβ^y^=Xβ^ \hat y = X \hat \beta …

13 r  statistical-significance  multiple-regression 

Надеюсь, кто-то на этих форумах поможет мне с этой основной проблемой в исследованиях экспрессии генов. Я сделал глубокое секвенирование экспериментальной и контрольной ткани. Затем я получил значения кратного обогащения генов в экспериментальном образце для контроля. Эталонный геном имеет ~ 15 000 генов. 3000 из 15000 генов обогащены выше определенного порога …

13 r  genetics  bioinformatics  microarray  biostatistics 

Я использую RandomForestпакет R и не понимаю, как интерпретировать значения оси Y на графиках их частичной зависимости. Справочные документы утверждают, что график представляет собой «графическое изображение предельного влияния переменной на вероятность класса». Тем не менее, я все еще не понимаю, что именно представляет ось Y. В частности, что означают отрицательные …

13 r  interpretation  random-forest  partial-plot 

Я пытаюсь интерпретировать вывод nls (). Я прочитал этот пост, но я все еще не понимаю, как выбрать наиболее подходящий. Из моих припадок у меня есть два выхода: > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622 0.000618 *** b …

12 r  least-squares  nonlinear-regression  goodness-of-fit 

В недавней работе Norton et al. (2018) утверждают, что[ 1 ][1]^{[1]} Разные отношения шансов из одного и того же исследования нельзя сравнивать, когда статистические модели, которые приводят к оценкам отношения шансов, имеют разные объясняющие переменные, поскольку каждая модель имеет свой произвольный коэффициент масштабирования. Также нельзя сравнивать величину отношения шансов из …

12 r  logistic  meta-analysis  odds-ratio  adjustment 

Следующая проблема была размещена на Mensa International на странице Facebook: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Само сообщение получило более 1000 комментариев, но я не буду вдаваться в подробности о дебатах, поскольку знаю, что это парадокс Бертранда и ответ . Что меня здесь интересует, так это то, как можно решить эту проблему, используя подход Монте-Карло? …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

Я исследовал ряд инструментов для прогнозирования и обнаружил, что Обобщенные аддитивные модели (GAM) обладают наибольшим потенциалом для этой цели. ГАМ - это здорово! Они позволяют указывать сложные модели очень кратко. Однако та же краткость вызывает у меня некоторую путаницу, особенно в отношении того, как GAM представляют себе термины взаимодействия и …

12 r  modeling  gam  mgcv 

В R у меня есть выборка из 348 мер, и я хочу знать, могу ли я предположить, что она обычно распространяется для будущих тестов. По сути, следуя другому ответу из стека , я смотрю на график плотности и график QQ: plot(density(Clinical$cancer_age)) qqnorm(Clinical$cancer_age);qqline(Clinical$cancer_age, col = 2) У меня нет большого опыта …

12 r  normal-distribution 

Ортогональные многочлены в одномерном наборе точек - это многочлены, которые производят значения в этих точках таким образом, что их произведение точек и попарная корреляция равны нулю. R может создавать ортогональные многочлены с функцией poly . Эта же функция имеет вариант polym, который создает ортогональные полиномы на множестве многовариантных точек. В …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal 

Я хотел бы получить 95% доверительные интервалы на предсказаниях нелинейной смешанной nlmeмодели. Поскольку для этого не предусмотрено ничего стандартного nlme, мне хотелось бы знать, правильно ли использовать метод «интервалов прогнозирования населения», как описано в главе книги Бена Болкера в контексте моделей, подходящих с максимальной вероятностью , основанных на идее пересобрать …

12 r  mixed-model  confidence-interval  lme4-nlme 

Некоторое время я использовал линейные модели для проведения тестов пропорции 2 образцов, но понял, что это может быть не совсем правильно. Похоже, что использование обобщенной линейной модели с биномиальной связью семейство + тождественность дает в точности результаты пула для 2-выборочной пропорции. Однако использование линейной модели (или glm с семейством гауссов) …

12 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  proportion